【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法。
技术介绍
1、砷化镓（gaas）半导体是一种广泛用于光电子器件和微波器件的材料，因其优异的电学性能和光学性能而备受关注，在砷化镓半导体的生长过程中，确保适当的生长温度对于获得高质量的晶体结构和提高器件性能至关重要。
2、传统的温度监测方法主要依赖于热电偶和红外测温技术，这些方法虽然能够提供一定程度的温度信息，然而在使用智能化温度监测方法监测砷化镓半导体生长过程中的温度时，传感器的测量精度对于确保正确的温度读数至关重要，实验室环境中的温度波动、震动、电磁干扰等因素会影响传感器的性能，使得温度监测数据采集过程中引入一定程度的噪声成分，进而导致温度的监测结果出现误差，降低了温度监测的效果。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，该方法包括以下步骤：
4、获取温度信号曲线及生长速率的拟合曲线；
5、根据温度信号曲线及生长速率的拟合曲线的时序变化，获得温度信号中噪声强度的基本估测值；
6、根据温度信号中噪声强度的基本估测值，获得生长末期阶段温度信号中每条分量信号的温度变化周期性；根据生长末期阶段温度信号中每条分量信号的温度变化周期
7、根据每条分量信号中每个局部信号段的异常权重，获得生长末期阶段温度信号中每个局部信号段内的滤波强度值；
8、根据生长末期阶段温度信号中每个局部信号段内的滤波强度值，以及温度信号中噪声强度的基本估测值，获得除噪后的温度信号数据，对砷化镓半导体的生长进行智能化温度监测。
9、可选的，所述温度信号曲线，具体的获取方法为：
10、利用热电阻传感器采集砷化镓生长过程中提供的温度信号数据，并以时间为横轴，温度值为纵轴，建立二维坐标系，获得温度信号曲线。
11、可选的，所述生长速率的拟合曲线，具体的获取方法为：
12、利用多项式拟合方法将所有时刻的生长速率进行拟合得到拟合曲线，该曲线以时间为横轴，生长速率为纵轴。
13、可选的，所述获得温度信号中噪声强度的基本估测值，包括的具体方法为：
14、将温度信号曲线记为曲线，将拟合曲线记为曲线；对曲线进行求导，将导数函数取零，得到若干疑似拐点及其横坐标，对曲线进行二次求导，将任意一个疑似拐点的横坐标带入二次求导函数中，当二阶导数小于零时，标记该疑似拐点为拐点，当二阶导数大于或等于零时，该疑似拐点不是拐点，得到拐点的位置，将第一个拐点与曲线初始的位置之间的时间段记为砷化镓半导体的生长初期阶段，将生长初期阶段曲线与曲线的纵坐标分别进行线性归一化，则温度信号中噪声强度的基本估测值的计算公式如下：
15、
16、其中，表示温度信号中的噪声强度的基本估测值，表示时序点的数量，表示曲线归一化后第个时序点的值，表示曲线归一化后第个时序点的值，表示生长初期阶段中曲线的斜率方差，表示生长初期阶段中曲线的斜率方差，表示绝对值函数。
17、可选的，所述获得生长末期阶段温度信号中每条分量信号的温度变化周期性，包括的具体方法为：
18、将生长初期阶段之后的生长阶段记为生长末期阶段，利用离散型小波变换对生长末期阶段的曲线进行分解，得到若干个分解层，每个分解层均表示一条分量信号；根据曲线中所有拐点的横坐标，得到曲线中若干拐点及其横坐标，通过相邻拐点的横坐标划分得到若干时间段，每条分量信号在每个时间段的一段信号记为局部信号段；
19、根据每条分量信号中局部信号段中的温度信号值，得到生长末期阶段温度信号中每条分量信号的温度变化周期性。
20、可选的，所述根据每条分量信号中局部信号段中的温度信号值，得到生长末期阶段温度信号中每条分量信号的温度变化周期性，包括的具体方法为：
21、
22、其中，表示生长末期阶段温度信号中第条分量信号温度变化周期性，表示第条分量信号中第个局部信号段中所有温度信号值的平均值，表示第条分量信号中第个局部信号段中所有温度信号值的平均值，表示第条分量信号中第个局部信号段中每种温度信号值的数量的均值，表示第条分量信号中第个局部信号段中每种温度信号值的数量的均值，表示第条分量信号中所有温度信号值的总数量，表示绝对值函数。
23、可选的，所述得到每条分量信号中每个局部信号段的异常权重，包括的具体方法为：
24、
25、其中，表示第个分量信号中第个局部信号段的异常权重，表示生长末期阶段温度信号中第条分量信号的温度变化周期性，表示的是曲线中第个时间段中所有点的平均斜率，表示曲线中所有点的平均斜率，表示第条分量信号中第个局部信号段内温度信号值的最大值，表示分量信号的数量，表示的是第条分量信号中第个局部信号段内温度信号值的最大值，表示绝对值函数，表示双曲正切函数。
26、可选的，所述获得生长末期阶段温度信号中每个局部信号段内的滤波强度值，包括的具体方法为：
27、
28、其中，表示生长末期阶段温度信号中的第个局部信号段内的滤波强度值，表示第条分量信号中第个局部信号段的异常权重，表示分量信号的数量，表示温度信号中噪声强度的基本估测值。
29、可选的，所述根据生长末期阶段温度信号中每个局部信号段内的滤波强度值，以及温度信号中噪声强度的基本估测值，获得除噪后的温度信号数据，包括的具体方法为：
30、根据生长末期阶段温度信号中每个局部信号段内的滤波强度值对生长末期阶段温度信号曲线进行滤波，同时依据温度信号中噪声强度的基本估测值对生长初期阶段温度信号曲线进行滤波，得到除噪后的温度信号数据。
31、可选的，所述对砷化镓半导体的生长进行智能化温度监测，包括的具体方法为：
32、获取砷化镓半导体生长温度的正常范围，将正常范围的上限与下限的差值，记为正常范围的极差；计算除噪后的温度信号数据的极差；预设判断阈值；
33、当处理后的温度信号的极差与正常范围的极差的比值大于预设的判断阈值，温度出现异常；
34、当处理后的温度信号的极差与正常范围的极差的比值小于等于预设的判断阈值，温度正常。
35、本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术的主要目的是对采集到温度信号数据中的噪声进行有效去除。首先，根据半导体生长速率曲线找到半导体的生长初期阶段，根据生长初期的生长速率变化与温度变化之间的一致性来估测温度信号中的基本噪声强度。然后根据半导体稳定生长过程中的速率变化节点对应的分量信号的局部段，局部段中信号分布的异常程度以及局部段所在的分量信号具有的周期性来获取该局部信号段的异常权重值，然后将本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述温度信号曲线，具体的获取方法为：
3.根据权利要求1所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述生长速率的拟合曲线，具体的获取方法为：
4.根据权利要求1所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述获得温度信号中噪声强度的基本估测值，包括的具体方法为：
5.根据权利要求4所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述获得生长末期阶段温度信号中每条分量信号的温度变化周期性，包括的具体方法为：
6.根据权利要求5所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述根据每条分量信号中局部信号段中的温度信号值，得到生长末期阶段温度信号中每条分量信号的温度变化周期性，包括的具体方法为：
7.根据权利要求4所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，
8.根据权利要求4所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述获得生长末期阶段温度信号中每个局部信号段内的滤波强度值，包括的具体方法为：
9.根据权利要求4所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述根据生长末期阶段温度信号中每个局部信号段内的滤波强度值，以及温度信号中噪声强度的基本估测值，获得除噪后的温度信号数据，包括的具体方法为：
10.根据权利要求1所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述对砷化镓半导体的生长进行智能化温度监测，包括的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述温度信号曲线，具体的获取方法为：
3.根据权利要求1所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述生长速率的拟合曲线，具体的获取方法为：
4.根据权利要求1所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述获得温度信号中噪声强度的基本估测值，包括的具体方法为：
5.根据权利要求4所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述获得生长末期阶段温度信号中每条分量信号的温度变化周期性，包括的具体方法为：
6.根据权利要求5所述的一种用于砷化镓半导体生长的智能化温度监测方法，其特征在于，所述根据每条分量信号中局部信号段中的温度...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵云红，邵广育，卜英瀚，鞠少功，吴岳龙，
申请(专利权)人：浙江康鹏半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。